智元机器人真机强化学习技术成功应用于工业产线
11月3日，智元创新（上海）科技有限公司（简称：智元机器人）宣布，其自主研发的真机强化学习技术已成功从理论研究阶段进入工业实践，并在与龙旗科技合作的产线验证项目中实现落地。据该公司透露，相关实验数据将由第三方机构在后续部署过程中进一步验证和公布。
真机强化学习（Real-World Reinforcement Learning）是一种让AI算法直接在真实物理设备上进行策略学习的技术。与传统依赖仿真环境的方式不同，该技术使机器人能够在实际作业中通过试错机制，逐步优化行为模式，从而实现更高效、更稳定的自主决策。
尽管近年来强化学习在工业机器人领域展现出巨大潜力，但将算法从仿真环境迁移至工业场景并实现大规模稳定部署仍面临诸多挑战。目前，大多数相关研究仍停留在学术层面，尚未真正融入工业流程。
据披露，智元的真机强化学习系统已在工业产线中实现自主学习和策略优化。新任务的训练与部署可在数十分钟内完成，且在整个过程中保持性能稳定。当产线发生调整、换型或工艺变动时，该系统仅需最小的硬件改动和标准化流程，即可快速适应并提升产线灵活性，显著缩短部署周期与成本。
智元机器人合伙人、首席科学家罗剑岚在接受采访时表示，目前该系统已进入常态运行阶段，其最大突破在于真正实现了AI模型在工厂环境下的高效部署，并达成了100%的任务完成率。在产线联调机制下，系统故障率已控制在行业验收标准之内。
他进一步指出，传统自动化设备在面对复杂、多变的工业场景时，往往难以兼顾精度、成功率与通用性。而真机强化学习技术通过引入实时反馈和自适应调整机制，有效提升了机器人在不确定环境中的执行能力。据统计，该技术预计有80%的应用将集中于集中上下料与柔性换线等环节。
长期以来，精密制造产线受限于设备刚性，机械臂操作依赖复杂夹具设计与场地改造，导致调试周期长、换型成本高。尽管“视觉＋力控”等柔性方案在一定程度上缓解了这些问题，但其对参数的高敏感性与部署复杂性，使其难以满足消费电子行业快速迭代的需求。
与传统方案相比，真机强化学习技术在三大核心方面具备显著优势：部署速度快、适应性强、换型灵活。它支持在不同工位和产品线之间快速迁移与复用，训练时间从“数周”大幅压缩至“数十分钟”，效率实现指数级提升。此外，系统能够有效应对来料位置偏差、尺寸公差等实际扰动，在长时间运行中持续保持高稳定性。
尽管与仿真学习相比，真机强化学习可能带来更高的初期投入，但在成本控制方面仍具优势。罗剑岚指出，该技术的显性成本与产线产能直接挂钩，有助于提升整体效率；而隐性成本方面，系统具备高度模块化与柔性化特性，使不同工序间的切换更加便捷，仅需极小的硬件调整。
他强调，随着部署经验的积累，未来该系统在新产线上的应用将更加高效，成本也将逐步降低。“这是一个可管理、可复制、可拓展的解决方案，我们计划将其打造为通用模板，像搭乐高积木一样，逐步从3C制造推广至汽车、家电、医疗等多个行业。”